Yıl 2019, Cilt 7 , Sayı 3, Sayfalar 2045 - 2056 2019-07-31

Prediction of engine performance, combustion and emission for canola oil biodiesel blends using artificial neural network
Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini

Mehmet Şen [1]


In this study, the results of emission, performance and combustion experimental data of diesel fuel and canola oil biodiesel blends used in a diesel engine and the results of the model created by artificial neural networks were compared. For construct the model 44 different engine test results were used. The feedback algorithm was used in the training of the network. The trainlm was selected as the learning algorithm. The logsig function was used in the hidden layer while the purelin function was used in the output layer. The input variables in network training were fuel blend ratios, engine speeds and engine loads. At the output of network a separate model was created for each of the specific fuel consumption, exhaust temperature, combustion efficiency, start of injection, start of combustion, ignition delay, combustion duration, smoke opacity and NOx values. The R2 values of the ANN models were calculated to be higher than 0.99 for the performance and combustion parameters and higher than 0.98 for the emissions value.

Bu çalışmada bir dizel motorda kullanılan dizel yakıtı ve kanola yağından üretilen biyodizel karışımlarının; emisyon, performans ve yanma deneysel verileri ile yapay sinir ağları ile oluşturulan modelin sonuçları karşılaştırılmıştır. Modelin oluşturulması için 44 farklı motor deney sonuçları kullanılmıştır. Ağın eğitiminde geri beslemeli algoritma kullanılmıştır. Öğrenme algoritması olarak trainlm, gizli katmanda logsig ve çıkış katmanında ise purelin fonksiyonları kullanılmıştır. Ağ eğitiminde giriş değişkenleri: karışımdaki dizel yakıt oranı, kanola yağı biyodizel oranı, motor devri ve motor momentidir. Çıkışta ise özgül yakıt tüketimi (ÖYT), egzoz sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı, yanma başlangıcı, tutuşma gecikmesi, yanma süresi, duman koyuluğu ve NOx değerlerinin her biri için ayrı model oluşturulmuştur. YSA modellerinin R2 değerleri tutuşma gecikmesi için 0,998, yanma süresi için 0,992, duman koyuluğu için 0,984, NOx için ise 0,990 olarak hesaplanmıştır. R2 değerleri ÖYT, egzoz sıcaklığı, yanma verimi, püskürtme başlangıcı ve yanma başlangıcı değerleri için ise 0,999‘dan yüksek bulunmuştur.

  • [1] A.O. Emiroğlu, A. Keskin and M. Şen, “Experimental investigation of the effects of turkey rendering fat biodiesel on combustion, performance and exhaust emissions of a diesel engine,” Fuel, c. 216, pp. 266–273, 2018.
  • [2] A. Keskin, “Pamuk yağı metil esteri-eurodizel yakıt karışımlarının direkt püskürtmeli bir dizel motorunun yanma, performans ve emisyon karakteristiklerine etkisi,” Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 18, s. 2, ss. 1–18, 2018.
  • [3] M. Şen, A.O. Emiroğlu, and A. Keskin, “Production of biodiesel from broiler chicken rendering fat and investigation of its effects on combustion, performance, and emissions of a diesel engine,” Energy & fuels, vol. 32, no. 4, pp. 5209–5217, 2018.
  • [4] A. Keskin, “Two-step methyl ester production and characterization from the broiler rendering fat: The optimization of the first step,” Renewable Energy, vol. 122, pp. 216–224, 2018.
  • [5] A. Keskin, “Pamuk Yağı Biyodizeli-Eurodizel Karışımlarının Tam Yükte Yanma, Performans ve Emisyonlara Etkisinin Deneysel Olarak İncelenmesi,” Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 17, s. 2, ss. 797-809, 2017.
  • [6] S. Sarıdemir ve S. Albayrak, “Kanola yağı metil esteri ve karışımlarının motor performans ve egzoz emisyonlarına olan etkileri,” İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, c. 4, s. 1, ss. 35-46, 2015
  • [7] S. Sarıdemir ve M. Tekin, “Kanola Yağı Metil Esteri ve Dizel Yakıt Karışımlarının Tek Silindirli Dizel Bir Motorun Performans ve Gürültü Emisyonlarına Etkisi,” Politeknik Dergisi, c. 19, s. 1, ss. 53-59, 2016.
  • [8] S. Ozturk, “Application of the Taguchi method for surface roughness predictions in the turning process,” Materials Testing, vol. 58, no. 9, pp. 782-787, 2016.
  • [9] S. Ozturk, “Application of ANOVA and Taguchi Methods for Evaluation of the Surface Roughness of Stellite-6 Coating Material,” Materials Testing, vol. 56, no. 11-12, pp. 1015-1020, 2014.
  • [10] F. Kara, “Taguchi optimization of surface roughness and flank wear during the turning of DIN 1.2344 tool steel,” Materials Testing, vol. 59, no. 10, pp. 903-908, 2017.
  • [11] S. Ozturk, “Machinability of stellite-6 coatings with ceramic inserts and tungsten carbide tools,” Arabian Journal For Science And Engineering, vol. 39, no. 10, pp. 7375-7383, 2014.
  • [12] B. Ghobadian, H. Rahimi, A.M. Nikbakht, G. Najafi and T.F. Yusaf, “Diesel engine performance and exhaust emission analysis using waste cooking biodiesel fuel with an artificial neural network,” Renewable Energy, vol. 34, pp. 976-982, 2009.
  • [13] S. Uslu and M.B. Çelik, “Prediction of engine emissions and performance with artificial neural networks in a single cylinder diesel engine using diethyl ether,” Engineering Science and Technology, vol. 21, no. 6, pp. 1194-1201, 2018.
  • [14] F. Kara, K. Aslantas and A. Çiçek, “ANN and multiple regression method-based modelling of cutting forces in orthogonal machining of AISI 316L stainless steel,” Neural Computing and Applications, vol. 26, no. 1, pp. 237-250, 2015.
  • [15] B. Çırak and S. Demirtaş, “An application of artificial neural network for predicting engine torque in a biodiesel engine,” American Journal of Energy Research, vol. 2, no. 4, pp. 74-80, 2014.
  • [16] Y. Çay, A. Çiçek, F. Kara and S. Sağıroğlu, “Prediction of engine performance for an alternative fuel using artificial neural network,” Applied Thermal Engineering, vol. 37, pp. 217-225, 2012.
  • [17] Y.Ö. Özgören, S. Çetinkaya, S. Sarıdemir, A. Çiçek and F. Kara, “Artificial neural network based modelling of performance of a beta-type Stirling engine,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering, vol. 227, no. 3, pp. 166-177, 2013.
  • [18] Y.Ö. Özgören, S. Çetinkaya, S. Sarıdemir, A. Çiçek and F. Kara, “Predictive modeling of performance of a helium charged Stirling engine using an artificial neural network,” Energy conversion and Management, vol. 67, pp. 357-368, 2013.
  • [19] M. Tekin and S. Saridemir, “Prediction of engine performance and exhaust emissions with different proportions of ethanol–gasoline blends using artificial neural networks,” International Journal of Ambient Energy, pp. 1-7, 2017.
  • [20] T.F. Yusaf, D.R. Buttsworth, K.H. Saleh and B.F. Yousif, “CNG-diesel engine performance and exhaust emission analysis with the aid of artificial neural network,” Applied Energy, vol. 87, no. 5, pp. 1661-1669, 2010.
  • [21] M. Canakci, A.N. Ozsezen, E. Arcaklioglu, A. Erdil, “Prediction of performance and exhaust emissions of a diesel engine fueled with biodiesel produced from waste frying palm oil,” Expert systems with Applications, vol. 36, no. 5, pp. 9268-9280, 2009.
  • [22] A.O. Emiroğlu, M. Şen, “Combustion, performance and emission characteristics of various alcohol blends in a single cylinder diesel engine,” Fuel, vol. 212, pp. 34–40, 2018. [23] A.O. Emiroğlu, M. Şen, “Combustion, performance and exhaust emission characterizations of a diesel engine operating with a ternary blend (alcohol-biodiesel-diesel fuel),” Applied Thermal Engineering, vol. 133, pp. 371–380, 2018.
  • [24] A.O. Emiroğlu, “Experimental examination of performance, exhaust emission and combustion behaviours of a CI engine fuelled with biodiesel/diesel fuel blends,” Sakarya University Journal of Science, vol. 22, no. 5, pp. 1274–1281, 2018.
  • [25] M. Şen, “The influence of canola oil biodiesel on performance, combustion characteristics and exhaust emissions of a small diesel engine,” Sakarya University Journal of Science, vol. 23, no. 1, pp. 121-128, 2019.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-0769-0521
Yazar: Mehmet Şen
Kurum: BOLU İZZET BAYSAL ÜNİVERSİTESİ BOLU TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 31 Temmuz 2019

Bibtex @araştırma makalesi { dubited551230, journal = {Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi}, issn = {}, eissn = {2148-2446}, address = {}, publisher = {Düzce Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {7}, pages = {2045 - 2056}, doi = {10.29130/dubited.551230}, title = {Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini}, key = {cite}, author = {Şen, Mehmet} }
APA Şen, M . (2019). Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi , 7 (3) , 2045-2056 . DOI: 10.29130/dubited.551230
MLA Şen, M . "Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 7 (2019 ): 2045-2056 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/46290/551230>
Chicago Şen, M . "Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 7 (2019 ): 2045-2056
RIS TY - JOUR T1 - Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini AU - Mehmet Şen Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.29130/dubited.551230 DO - 10.29130/dubited.551230 T2 - Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 2045 EP - 2056 VL - 7 IS - 3 SN - -2148-2446 M3 - doi: 10.29130/dubited.551230 UR - https://doi.org/10.29130/dubited.551230 Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini %A Mehmet Şen %T Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini %D 2019 %J Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi %P -2148-2446 %V 7 %N 3 %R doi: 10.29130/dubited.551230 %U 10.29130/dubited.551230
ISNAD Şen, Mehmet . "Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 7 / 3 (Temmuz 2019): 2045-2056 . https://doi.org/10.29130/dubited.551230
AMA Şen M . Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. DÜBİTED. 2019; 7(3): 2045-2056.
Vancouver Şen M . Yapay Sinir Ağı Kullanarak Kanola Yağı Biyodizel Karışımları İçin Motor Performansı, Yanma ve Emisyon Tahmini. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2019; 7(3): 2056-2045.